Receptive field : 수용영역. (hwc) 3차원에서의 크기. 333짜리 conv에서는 18개.

receptive field 는 출력 레이어의 뉴런(image pixel 하나) 하나에 영향을 미치는 입력 뉴런들의 공간 크기이다.

conv : 합성곱. 행렬곱 연산.

input에서 3*3만큼 보겠다 (한번 보는데) 이게 수용영역,.

위 예시는 3-conv layers일때의 receptive field 예시입니다. output tensor부터 점점 확장해 나가며 3x3 regin이 5x5 region이 되고 7x7 region이 최종 receptive field size가 됩니다. 이러한 receptive field size를 1+L*(K-1)으로 계산할 수 있습니다.

하지만 input image의 해상도가 커질수록 그만큼 conv layer가 많아지며 (kernel size가 위와같이 3일경우엔 500개 가량의 conv layer가 필요) output에서 각 spatial position이 매우 큰 receptive field size를 커버한다는 뜻이므로 좋지 않은 형태라고 할 수 있습니다.

이 점을 이용하여 이미지와 같은 고차원 입력을 처리 할 때는 너무 많은 컨볼루션 레이어가 필요하기때문에 이전 볼륨의 모든 뉴런에 뉴런을 연결하는 것은 비현실적임을 감안해 네트워크에서 다운샘플링을 통해 레이어의 각 뉴런을 input 레이어의 로컬한 영역에 연결하는 것입니다.